R语言自学小计,从零到画函数图像

自从入了菊花厂,空余时间就得越来越少了。加之毕业前的几个月放纵,留下了很多未出毕业的游戏,荒废了一些时间,人也颓废了许多。工作压力变得越来越大,对工作环境越来越不满,让我变得想逃离这里。既然想逃离菊花厂,自然要准备点技能,收拾收拾心情准备开始做离职了。 首先向探一探数据挖掘的深浅,了解下R语言。从入门的这些知识学习看来,R和matlab确实很相似。基础知识准备:https://www.w3cs
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数字图象处理-直方图均衡化

直方图均衡化一来可以提高图像的对比度,二来可以把图像变换成像素值是几乎均匀分布的图像。其中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。我们知道灰度值分布较为平均的图像,通常对比度较高。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同的过程。
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3.视频压缩编码的基本原理

1.预测编码1.1.预测编码基本概念预测法是最简单和实用的视频压缩编码方法,这时压缩编码后传输的并不是像素本身的取样幅值,而是该取样的预测值和实际值之差。大量统计表明,同一副图像的临近像素之间有着相关性,或者说这些像素值相似。而且同帧图像中邻近行之间对应位置的像素之间也有较强的相关性。人们可以利用这些性质进行视频压缩编码。如图,同一帧内的临近像素中与 X 之间的距离近的像素,如 A 和 B 与 X
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图片样本集

图像识别训练样本集ImageNet PASCAL VOCLabelmeLabelme是斯坦福一个学生的母亲利用休息时间帮儿子做的标注,后来便发展为一个数据集。该数据集的主要特点包括(1)专门为物体分类识别设计,而非仅仅是实例识别(2)专门为学习嵌入在一个场景中的对象而设计(3)高质量的像素级别标注,包括多边形框(polygons)和背景标注(segmentation masks)(4)物体类别多样
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图形滤波概念

滤波实质上就是对图像进行卷积运算。而卷积的运算可以分为反转、平移,相乘,求和。在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵。按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格 对应大矩阵里面的一个小格,然后把对应小格里面的数相乘,把所有对应小格相乘的结果相加求和,得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应 的图像中小格的值,替换原来的值。就是上述说到的,反转、平移、相乘、
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js获取图片的EXIF,解决图片旋转问题

相信大家在做项目的时候会遇到在canvas里加入图片时,图片发生90°,180°的旋转。当时的你肯定时懵逼的,为毛。其实这就是图片的EXIF搞的鬼。什么是EXIF简单来说,Exif 信息就是由数码相机在拍摄过程中采集一系列的信息,然后把信息放置在我们熟知的 JPEG/TIFF 文件的头部,也就是说 Exif信息是镶嵌在 JPEG/TIFF 图像文件格式内的一组拍摄参数,它就好像是傻瓜相机的日期打印
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matlab图像

1、在网络上发现matlab能画出一些很有意思的图形(立体爱心)clc; const=0; x=-5:0.05:5;y=-5:0.05:5;z=-5:0.05:5; [x,y,z]=meshgrid(x,y,z); f=(x.^2 + (9/4)*y.^2 + z.^2 - 1).^3 - x.^2.*z.^3 - (9/80)*y.^2.*z.^3-const; p=patch(isosurf
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DeepLearning.ai学习笔记(四)卷积神经网络 -- week1 卷积神经网络基础知识介绍

一、计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实。所以需要引入其他的方法来解决这个问题。二、边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示。至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过
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Boosted Trees 介绍

Boosted Trees 介绍XGBoost 是 “Extreme Gradient Boosting” 的缩写,其中 “Gradient Boosting” 一词在论文 Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machineslides 。GBM (boosted trees,增强树)已经有一段时间了,关于这个话题有很多的材料。 这
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网站加载速度优化的14个技巧

下面我将介绍几个优化网站加载网页速度的简单方法,一起来看一下。 1.服务器响应时间即使网站已经格外优化,但是除非服务器响应时间非常快,否则就不会有什么大的效果。当涉及到提高网站的速度,服务器响应时间起着重要的作用。下面是一些提高服务器响应时间的小贴士。 有独立的服务器,而不是选择共享/托管服务器。 提高Web服务器的质量。 移除不必要的插件,只有那些必要的插件,才需要一直保持启用状态。 2.浏
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(转载)(官方)UE4--图像编程----着色器开发----HLSL 交叉编译器

HLSL 交叉编译器 这个库将 高级着色语言 (HLSL) 着色器源代码编译成高级中间表示法,执行独立于设备的优化,并生成 OpenGL 着色语言 (GLSL) 兼容源代码。这个库在很大程度上基于 Mesa 的 GLSL 编译器。前端已进行大量重新编写,以解析 HLSL 并根据 HLSL 抽象语法树 (AST) 生成 Mesa IR。这个库利用 Mesa 的 IR 优化来简化代码,并根据 Mesa
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我的毕设-基于OpenCV的图像车牌识别(I)

由于大三以来一直在学路由交换和Linux方面,所以Coding能力大幅下降,加上毕设老师指定了一个完全不会的题目,恍如晴天霹雳,硬着头皮接下了任务,查阅了相关资料以后暂定使用OpenCV+VS2013来完成这个毕设,苦于C++在校根本没学_(:з」∠)_,又是霸王硬上弓,本篇文章可能显得十分小白,请谅解本随笔随着完成进度的更新而更新一:环境    Win10+VS2013+OpenCV 3.0二:
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python 数据可视化

一、基本用法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1,1,50) # 生成-1到1 ,平分50个点 y = 2*x+1 plt.plot(x,y) # 把 x 和 y 展示出来 plt.show() # 脚本当中要用.show()图才会出来 View Code import numpy as
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图像全参考客观评价算法比较

Lin Zhang等人在论文《A COMPREHENSIVEEVALUATION OF FULL REFERENCE IMAGE QUALITY ASSESSMENT ALGORITHMS》中,比较了几种全参考图像质量评价算法,在此记录一下他们的结果。下表所示是他们所用的图像库,包含了:TID2008database,CSIQ database,LIVEdatabase,IVCdatabase,T
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matlab机器视觉工具箱学习随笔1-局部特征的检测和提取

什么是局部特征?局部特征指在图像中发现的的模式或结构,像点,边或小的图像块。他们通常与和其周围的图像块有不同的纹理,颜色或亮度。特征到底代表什么不重要,只要它和周围像素能区分开来就行。局部特征的例子是斑点、角点和边缘像素。比如角点检测的例子,下图中绿色点就是角点。I = imread(‘circuit.tif‘);corners = detectFASTFeatures(I,‘MinContras
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基于MATLAB的人脸识别算法的研究

基于MATLAB的人脸识别算法的研究现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别;从智能手机的人脸识别的性别识别;如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边。今天我们将从MATLAB的图像识别说起,后边将陆续讲解车牌识别,交通标牌识别等,并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理。MATLAB人脸识别的处理过程:% 读入图像%低通滤波,去除噪声%颜色空
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CorelDRAW X6低价再次冲破底线

平时我们看到的标志设计、杂志排版、产品商标、插图描画......这些都是设计师们使用CorelDRAW设计而来。如今CorelDRAW已经成为每个设计师必装的软件,从12年发布CorelDRAW X6以来支持多核处理和64位系统,使得软件拥有更多的功能和稳定高效的性能,同时被誉为“最经典版本”。最新消息称,即日起CorelDRAW官方为回馈新老用户长期以来的支持,特别推出CorelDRAW X6降
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深度图像特征在推荐和广告中的应用(一)

CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map 之后的结构和目标函数等实现各种复杂任务,这其中迸发的想象力让人激动。 下面进入广告时间,猜猜什么因素导致左边点击率高,文末有答案。文章主要想法分为两步,第一步,利用卷积神经网络,实现从原始像素到用户点击反馈
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